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        <title>Golem.de - Muster-Bibliotheken</title>
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        <title>Golem.de - Muster-Bibliotheken</title>
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        <title>(g+) Zeitreihenanalyse mit Deep Learning: Mit Darts Vorhersagen treffen und Anomalien erkennen</title>
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        <description> Wir erklären, wie man Darts nutzt, um mit neuronalen Netzen Prognosen zu erstellen und Anomalien zu erkennen. (&lt;a href=&quot;https://www.golem.de/specials/muster-bibliotheken/&quot;&gt;Muster-Bibliotheken&lt;/a&gt;, &lt;a href=&quot;https://www.golem.de/specials/python/&quot;&gt;Python&lt;/a&gt;) &lt;img src=&quot;https://cpx.golem.de/cpx.php?class=17&amp;amp;aid=201376&amp;amp;page=1&amp;amp;ts=1761046202&quot; alt=&quot;&quot; width=&quot;1&quot; height=&quot;1&quot; /&gt;</description>
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        <content:encoded><![CDATA[<img src="https://www.golem.de/2510/201376-541181-541179_rc.jpg" width="416" height="234" vspace="3" hspace="8" align="left"> Wir erklären, wie man Darts nutzt, um mit neuronalen Netzen Prognosen zu erstellen und Anomalien zu erkennen. (<a href="https://www.golem.de/specials/muster-bibliotheken/">Muster-Bibliotheken</a>, <a href="https://www.golem.de/specials/python/">Python</a>) <img src="https://cpx.golem.de/cpx.php?class=17&amp;aid=201376&amp;page=1&amp;ts=1761046202" alt="" width="1" height="1" />]]></content:encoded>
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    <item rdf:about="https://www.golem.de/news/datenaufbereitung-mit-pandas-der-werkzeugkasten-fuer-saubere-daten-2510-201232.html">
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        <title>(g+) Datenaufbereitung mit Pandas: Der Werkzeugkasten für saubere Daten</title>
        <link>https://www.golem.de/news/datenaufbereitung-mit-pandas-der-werkzeugkasten-fuer-saubere-daten-2510-201232.html</link>
        <description> Vor jeder Analyse steht die Datenaufbereitung: Wir zeigen, wie man Daten mit Pandas filtern, gruppieren, bereinigen und visualisieren kann. (&lt;a href=&quot;https://www.golem.de/specials/muster-bibliotheken/&quot;&gt;Muster-Bibliotheken&lt;/a&gt;, &lt;a href=&quot;https://www.golem.de/specials/python/&quot;&gt;Python&lt;/a&gt;) &lt;img src=&quot;https://cpx.golem.de/cpx.php?class=17&amp;amp;aid=201232&amp;amp;page=1&amp;amp;ts=1760614202&quot; alt=&quot;&quot; width=&quot;1&quot; height=&quot;1&quot; /&gt;</description>
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        <content:encoded><![CDATA[<img src="https://www.golem.de/2510/201232-540379-540377_rc.jpg" width="416" height="234" vspace="3" hspace="8" align="left"> Vor jeder Analyse steht die Datenaufbereitung: Wir zeigen, wie man Daten mit Pandas filtern, gruppieren, bereinigen und visualisieren kann. (<a href="https://www.golem.de/specials/muster-bibliotheken/">Muster-Bibliotheken</a>, <a href="https://www.golem.de/specials/python/">Python</a>) <img src="https://cpx.golem.de/cpx.php?class=17&amp;aid=201232&amp;page=1&amp;ts=1760614202" alt="" width="1" height="1" />]]></content:encoded>
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        <title>(g+) Datenanalyse: Wie Prophet wirtschaftliche Entwicklungen vorhersagt</title>
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        <description> Was passiert mit Industrieproduktion und BIP in den nächsten Monaten? Mit Prophet analysieren wir Zeitreihen und erstellen Prognosen - ganz einfach in Python. (&lt;a href=&quot;https://www.golem.de/specials/muster-bibliotheken/&quot;&gt;Muster-Bibliotheken&lt;/a&gt;, &lt;a href=&quot;https://www.golem.de/specials/python/&quot;&gt;Python&lt;/a&gt;) &lt;img src=&quot;https://cpx.golem.de/cpx.php?class=17&amp;amp;aid=200607&amp;amp;page=1&amp;amp;ts=1759145402&quot; alt=&quot;&quot; width=&quot;1&quot; height=&quot;1&quot; /&gt;</description>
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        <content:encoded><![CDATA[<img src="https://www.golem.de/2509/200607-536836-536834_rc.jpg" width="416" height="234" vspace="3" hspace="8" align="left"> Was passiert mit Industrieproduktion und BIP in den nächsten Monaten? Mit Prophet analysieren wir Zeitreihen und erstellen Prognosen - ganz einfach in Python. (<a href="https://www.golem.de/specials/muster-bibliotheken/">Muster-Bibliotheken</a>, <a href="https://www.golem.de/specials/python/">Python</a>) <img src="https://cpx.golem.de/cpx.php?class=17&amp;aid=200607&amp;page=1&amp;ts=1759145402" alt="" width="1" height="1" />]]></content:encoded>
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        <title>(g+) Datenanalyse: Was macht uns glücklich?</title>
        <link>https://www.golem.de/news/datenanalyse-was-macht-uns-gluecklich-2509-200378.html</link>
        <description> Pingouin ist ein tolles Tool für Hypothesentests. So machen Datenanalysten sichtbar, was sonst nur zwischen den Zeilen steht. (&lt;a href=&quot;https://www.golem.de/specials/muster-bibliotheken/&quot;&gt;Muster-Bibliotheken&lt;/a&gt;, &lt;a href=&quot;https://www.golem.de/specials/python/&quot;&gt;Python&lt;/a&gt;) &lt;img src=&quot;https://cpx.golem.de/cpx.php?class=17&amp;amp;aid=200378&amp;amp;page=1&amp;amp;ts=1758627032&quot; alt=&quot;&quot; width=&quot;1&quot; height=&quot;1&quot; /&gt;</description>
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        <content:encoded><![CDATA[<img src="https://www.golem.de/2509/200378-535593-535591_rc.jpg" width="416" height="234" vspace="3" hspace="8" align="left"> Pingouin ist ein tolles Tool für Hypothesentests. So machen Datenanalysten sichtbar, was sonst nur zwischen den Zeilen steht. (<a href="https://www.golem.de/specials/muster-bibliotheken/">Muster-Bibliotheken</a>, <a href="https://www.golem.de/specials/python/">Python</a>) <img src="https://cpx.golem.de/cpx.php?class=17&amp;aid=200378&amp;page=1&amp;ts=1758627032" alt="" width="1" height="1" />]]></content:encoded>
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        <title>(g+) Datenanalyse: Bayesianische Statistik mit Python</title>
        <link>https://www.golem.de/news/datenanalyse-bayesianische-statistik-mit-python-2509-199970.html</link>
        <description> Was ist eine Prior, was ein Posterior? Wie kann man den Mittelwert einer Zufriedenheitsskala mit PyMC schätzen? Wir erklären es. (&lt;a href=&quot;https://www.golem.de/specials/muster-bibliotheken/&quot;&gt;Muster-Bibliotheken&lt;/a&gt;, &lt;a href=&quot;https://www.golem.de/specials/python/&quot;&gt;Python&lt;/a&gt;) &lt;img src=&quot;https://cpx.golem.de/cpx.php?class=17&amp;amp;aid=199970&amp;amp;page=1&amp;amp;ts=1757590202&quot; alt=&quot;&quot; width=&quot;1&quot; height=&quot;1&quot; /&gt;</description>
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        <content:encoded><![CDATA[<img src="https://www.golem.de/2509/199970-533184-533179_rc.jpg" width="416" height="234" vspace="3" hspace="8" align="left"> Was ist eine Prior, was ein Posterior? Wie kann man den Mittelwert einer Zufriedenheitsskala mit PyMC schätzen? Wir erklären es. (<a href="https://www.golem.de/specials/muster-bibliotheken/">Muster-Bibliotheken</a>, <a href="https://www.golem.de/specials/python/">Python</a>) <img src="https://cpx.golem.de/cpx.php?class=17&amp;aid=199970&amp;page=1&amp;ts=1757590202" alt="" width="1" height="1" />]]></content:encoded>
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        <title>(g+) Datenanalyse: Daten verstehen, Muster erkennen, Vorhersagen machen</title>
        <link>https://www.golem.de/news/datenanalyse-daten-verstehen-muster-erkennen-vorhersagen-machen-2508-199411.html</link>
        <description> Aus Daten lässt sich viel herauslesen, man muss nur wissen wie. Diese Python-Bibliotheken helfen bei verschiedenen Fragen - bis zum Blick in die Zukunft. (&lt;a href=&quot;https://www.golem.de/specials/muster-bibliotheken/&quot;&gt;Muster-Bibliotheken&lt;/a&gt;, &lt;a href=&quot;https://www.golem.de/specials/python/&quot;&gt;Python&lt;/a&gt;) &lt;img src=&quot;https://cpx.golem.de/cpx.php?class=17&amp;amp;aid=199411&amp;amp;page=1&amp;amp;ts=1755862202&quot; alt=&quot;&quot; width=&quot;1&quot; height=&quot;1&quot; /&gt;</description>
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        <content:encoded><![CDATA[<img src="https://www.golem.de/2508/199411-529934-529932_rc.jpg" width="416" height="234" vspace="3" hspace="8" align="left"> Aus Daten lässt sich viel herauslesen, man muss nur wissen wie. Diese Python-Bibliotheken helfen bei verschiedenen Fragen - bis zum Blick in die Zukunft. (<a href="https://www.golem.de/specials/muster-bibliotheken/">Muster-Bibliotheken</a>, <a href="https://www.golem.de/specials/python/">Python</a>) <img src="https://cpx.golem.de/cpx.php?class=17&amp;aid=199411&amp;page=1&amp;ts=1755862202" alt="" width="1" height="1" />]]></content:encoded>
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